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流苏
- 数据原生基础设施(DATA-NATIVE INFRASTRUCTURE)是一种设计思想,它强调在构建系统时,从数据的角度出发,而不是传统的以功能或服务为中心。这种架构允许数据在系统中自然流动,而不需要额外的数据迁移或转换工作。 数据原生基础设施的主要特点包括: 数据驱动:数据是整个系统的核心,所有的决策和操作都基于数据。这意味着系统的设计、开发和运维都应该围绕数据展开。 数据自治:数据应该能够在其原始环境中自由流动,而不受外部因素的干扰。这有助于提高数据的可用性和一致性。 数据质量:数据原生基础设施关注数据的质量和准确性,确保数据的准确性和完整性。 数据安全:数据原生基础设施强调保护数据的安全,防止数据泄露和篡改。 数据治理:数据原生基础设施支持有效的数据治理,包括数据权限管理、数据生命周期管理等。 数据集成:数据原生基础设施支持多种数据源的集成,使得数据可以在不同系统之间无缝流动。 数据智能:数据原生基础设施支持数据的智能分析和应用,帮助用户从数据中提取价值。
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不败神话
- 数据原生基础设施(DATA-NATIVE INFRASTRUCTURE)是指一种设计思想,它强调在构建系统时,直接使用数据本身作为资源和信息流动的媒介。这种基础设施的核心理念是利用数据的自然形态和内在价值来优化数据处理、存储和分析过程,而不是依赖于传统的数据仓库或关系型数据库管理系统(RDBMS)。 数据原生基础设施的主要特点包括: 数据驱动决策:通过实时分析和处理数据,企业能够快速做出基于数据的决策,而不仅仅是基于历史记录。 自动化和智能化:利用机器学习和人工智能技术,可以自动发现数据中的模式和关联,从而提高效率和准确性。 高可用性和可靠性:由于数据原生基础设施直接与数据源交互,因此可以减少对外部系统的依赖,提高系统的容错能力和稳定性。 低延迟:直接从数据源获取数据,可以显著降低数据传输和处理的延迟,提高用户体验。 灵活性和可扩展性:随着数据量的增加,数据原生基础设施可以轻松地添加更多的计算资源和存储空间,以支持更大的数据集和更复杂的分析任务。 隐私保护:由于数据原生基础设施直接处理原始数据,它可以更好地控制数据的使用和访问,减少对第三方服务的依赖,从而降低数据泄露的风险。 总之,数据原生基础设施是一种以数据为中心的设计理念,它强调在构建系统时直接使用数据本身作为资源和信息流动的媒介,以提高数据处理、存储和分析的效率和准确性。
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